BirdNET-App
Die BirdNET-App wurde von der Technischen Universität Chemnitz und der Cornell University (USA) entwickelt und kann durch einen KI-Algorithmus bereits 3.000 Vogelarten anhand ihres Gesangs identifizieren.
Als Applikation fürs Smartphone (Android und iOS) wurde es bereits mehr als eine Million Mal weltweit heruntergeladen.[1][2]
„BirdNET ist eine Forschungsplattform, die darauf abzielt, Vögel anhand von Geräuschen in großem Maßstab zu erkennen.“
– Stefan Kahl
– TU Chemnitz[1]
Funktionsumfang
- Automatische Erkennung von Vogelstimmen anhand kurzer Audio-Ausschnitte.
- Visualisierung der Geräusche der Umwelt, man kann sehen, wie Vogelstimmen aussehen.
- Die App entscheidet aufgrund der Audio-Daten, aber auch anhand von Ort und Datum, ob eine bestimmte Vogelart zu hören ist.
- Wurde eine Art erkannt, kann man sich Details dazu anzeigen lassen.
- Jede Beobachtung wird anonymisiert registriert und zu Forschungszwecken ausgewertet.
DIY Mikrofon
Das selbstgebastelte Mikrofon besteht aus einem 4-poligen Klinkenstecker und der Mikrofonkapsel AOM-5024L-HD-R[3] in einem Gardena-Schlauch. Die Verdrahtung erfolgt nach CTIA.
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DIY Mikro
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DIY Mikro Detail
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Schaltplan
DIY Parabol-Richtmikrofon
Aus einem 18cm großen Lampenschirm wird mit dem oben vorgestellten DIY Mikrofon ein Parabol-Richtmikrofon erstellt.
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DIY Richt-Mikrofon
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dito
Profi Mikrofon
In diversen Blogs wird auf das omnidirektionales Kondensatormikrofon EIM-001 von Edutige verwiesen. Es hat geringe Abmessungen 22,5mm x Ø10mm, einen 3,5 mm Klinkenstecker (4-polig), sowie die Verdrahtung nach CTIA.
Internet - Links
YouTube
- TU Chemnitz - Statements aus der Forschung: Den Vogelstimmen auf der Spur
- Cornell Lab of Ornithology - Identifying Bird Sounds with the BirdNET Mobile App
Literatur
- Connor M. Wood, Stefan Kahl, Ashakur Rahaman and Holger Klinck: The machine learning–powered BirdNET App reduces barriers to global bird research by enabling citizen science participation. PLOS BIOLOGY, 28. Juni 2022. doi:10.1371/journal.pbio.3001670